BRISK演算法學習

未完。。待續。

參考**：

未完成的講解部落格。

brisk的中文翻譯。

brisk作者官網。

brisk演算法可以不嚴格的實現實時運算。**原文與現有的stat_of_the_art演算法進行時間和效率比較圖如下：

可以看出實現一次匹配需要39+29 = 68ms，每秒鐘可以計算14張。

與freak 、orb演算法相同，opencv也實現了brisk。也可以檢視brisk作者提供的**也可以檢視opencv實現的**，在看作者提供的**的時候一定要使用opencv2.2，版本不能太高，因為高版本已經實現了brisk演算法有些class會衝突，而導致不能使用。如果看**，建議看作者提供的，作者提供的暴露了更多的介面；如果僅僅為了使用，建議使用opencv提供的，opencv提供的bug要少，更健壯些。

演算法的粗略歸納：

1.生成影象金字塔。2.使用fast演算法檢測角點。3.對fast計算出的角點進行非最大值抑制，去掉不符合條件的角點。

#include "highgui.h"  

#include "cv.h"  
#include "vector"  
#include "opencv\cxcore.hpp"  
#include "iostream"  
#include "opencv.hpp"  
#include#includeusing namespace cv;  
using namespace std;  
#includeint main()//(int argc, _tchar* argv)  
//sift feature detect  
cv::brisk detector;  
std::vectorkp1, kp2;  
double start = gettickcount();
detector.detect( src1, kp1 );  
detector.detect( src2, kp2 );  
//cv::brisk extractor;  
mat des1,des2;//descriptor  
detector.compute(src1,kp1,des1);  
detector.compute(src2,kp2,des2);     
mat res1,res2;   
int drawmode = drawmatchesflags::draw_rich_keypoints;  
drawkeypoints(c_src1,kp1,res1,scalar::all(-1),drawmode);//在記憶體中畫出特徵點  
drawkeypoints(c_src2,kp2,res2,scalar::all(-1),drawmode);  
cout<
matcher.match(des1,des2,matches);  
double end = gettickcount();
cout
cout<
#include "highgui.h"    
#include "cv.h"    
#include "vector"    
#include "opencv\cxcore.hpp"    
#include "iostream"    
#include "opencv.hpp"    
#include#includeusing namespace cv;    
using namespace std;    
#includeint main()//(int argc, _tchar* argv)    
return 0;    
}

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